What is an ollama key and how does it differ from standard API keys?

An API key authenticates requests to our uncensored LLM endpoint. Unlike standard keys, ours supports a 100,000-token context window. This allows deeper context retention without splitting documents or losing earlier conversation turns during streaming responses.

Does this uncensored API support streaming responses?

Yes. You can enable streaming by setting the stream parameter to true in your request. Token usage data appears in the final chunk, ensuring accurate billing. This matches standard OpenAI SDK behavior for real-time output.

How much does it cost to use the uncensored chatbot API?

Input tokens cost $0.15 per million, and output tokens cost $0.50 per million. Errors and refusals incur zero charges. Credit never expires, so you pay only for actual usage without monthly subscription fees or hidden overhead.

Can I use the OpenAI SDK with this service?

Yes. The API is fully OpenAI-compatible. You simply update the base_url and API key in your client configuration. The model ID is "uncensored". All standard parameters like temperature and top_p work exactly as documented by OpenAI.

Which payment methods do you accept?

Crypto only: USDT on TRC20 or USDC on Base, any whole amount from $20 to $500. Bonus credit applies from $50.

What are the request limits per API key?

You get 300 requests per minute and eight concurrent requests. The request body limit is 8 MB. One active key per account ensures clear usage tracking. A new key replaces the old one if you generate a fresh one.

無審查 LLM API

Ollama 金鑰：無審查 API 替代方案

為您的專案取得無審查的 LLM API 金鑰，擁有 100,000 token 上下文視窗和 OpenAI 相容端點。

每 100 萬個輸入 token 費用為 $0.15
100,000 token 上下文視窗
無訂閱月費

使用試用信用額度嘗試檢視文件

進行一次呼叫測試

curl https://api.ollamakey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five npm packages for date formatting"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ollamakey.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ollamakey.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

每 1M 輸入權杖: $0.15
輸出 token / 1M: $0.50
權杖上下文: 100,000
試用額度: $0.50
每分鐘請求數: 300

核心 features

OpenAI 相容

使用現有的 OpenAI SDK，只需簡單更改您的基礎 URL 和 API 金鑰。

Uncensored Output

我們的調優模型在面對合法的成人、虛構或爭議性主題時不會拒絕回答。

支援串流

透過 SSE 接收即時 token，並在最後一個區塊中包含完整的用量統計。

函式呼叫

傳送工具和 tool_choice 參數，以進行強大的程式化互動和資料擷取。

JSON 模式

使用 response_format json_object 強制結構化輸出，以確保應用程式解析的可靠性。

加密貨幣支付

使用 USDT 或 USDC 充值；餘額永不過期，且獎勵隨交易量增加。

設定處理

取得金鑰
使用 Google 或電子郵件註冊即可立即獲得您的唯一 API 金鑰。
更新基礎 URL
將您的客戶端指向 HTTPS://api.ollamakey.com/v1 而非標準端點。
傳送請求
使用模型 ID "uncensored" 及您的參數呼叫 POST /v1/chat/completions。

常見 use 案例

創意寫作

生成無內容過濾器阻擋成熟主題或非傳統敘事結構的故事。

資料擷取

使用 JSON 模式解析複雜文件，確保每次都能產生一致的 schema 輸出。

研究分析

處理長達 100k token 的長文件，進行深度上下文理解與摘要。

聊天應用程式

打造具有串流 token 和即時使用者回饋迴圈的響應式聊天介面。

為什麼 you 需要一個 ollama 金鑰 for 無審查生成

無審查的 LLM 需要專屬的 API 金鑰，以便將請求路由至跳過標準安全過濾器的模型，同時嚴格符合您的應用程式邏輯。

內容生成

使用 uncensored AI 金鑰進行探索成熟主題的創意寫作，不會因意外的拒絕而阻礙您的工作流程。

API Key Management

透過 Google 或電子郵件產生單一金鑰，即可立即啟用您的預付信用額度，並允許立即與現有的 SDK 整合。

無審查聊天機器人

部署一個能自然回應爭議性話題的聊天機器人，確保您的使用者獲得直接的答案，沒有禮貌的迴避。

遷移 your openai 客戶端 in 三步驟

以三個步驟遷移您的 openai 客戶端

更新基礎 URL 和 API 金鑰以立即切換。首先，註冊取得試用金鑰。其次，將基礎 URL 設為 HTTPS://api.ollamakey.com/v1。最後，使用模型 ID "uncensored" 發送請求。

保持您現有的 SDK 程式碼不變。
無需重新訓練或修改提示詞。

此方法消除了供應商鎖定，同時保留了您的開發工作流程。

常見錯誤 in 無審查 LLM 整合

開發者常誤以為無審查模型缺乏標準約束，導致解析失敗。請驗證您的客戶端是否發送了一個虛擬 API 金鑰，因為某些 OpenAI-compatible 庫即使伺服器忽略它，仍需要該金鑰。另一個錯誤是期望多模態功能；此 API 僅處理文字。請確保設定正確的 base URL 和 model ID。使用串流來有效管理大型上下文視窗而不阻塞執行緒。

開發者詢問：無審查 LLM 與 local 模型

本地推理需要 GPU 硬體，而我們的託管 API 可透過標準 SDK 提供即時存取。我們的 uncensored 模型支援 100,000-token 上下文，消除了本地設定的複雜性。與本地設定不同，我們管理基礎設施和擴展。使用標準 OpenAI 客戶端即可將此替代方案無縫整合到你現有的管線中。

檢查清單 for 選擇一個無審查 API 供應商

驗證模型是否確實能處理成人主題而不會拒絕，並在整合前確認上下文限制。檢查定價是否僅涵蓋 token 用量，確保錯誤免費。確認付款方式接受加密貨幣，特別是 USDT 或 USDC，並注意獎勵等級。確保 API 支援透過 SSE 串流傳輸及 JSON 模式。驗證 100,000-token 的上下文視窗是否符合您的工作流程。避免要求訂閱的服務商；預付信用額度應永不過期。

如何我們不同來自典型 LLM 代理伺服器

我們運行自有調校模型，而非將請求轉寄至第三方端點，確保透明的無審查行為且無隱藏內容過濾器。您僅為實際 token 使用付費，每百萬輸入 token $0.15，避免昂貴的月度訂閱或訂閱費用。我們的預付額度永不過期，我們接受加密貨幣儲值，最低僅需 $20 並贈送額外額度。與不透明的代理不同，您獲得對單一專屬無審查 LLM 的直接存取，該模型針對無限制生成進行了最佳化。

經常已詢問問題

什麼是 ollama 金鑰，它與標準 API 金鑰有何不同？

API 金鑰用於驗證對我們無審查 LLM 端點的請求。與標準金鑰不同，我們的金鑰支援 100,000 個 token 的上下文視窗。這允許更深的上下文保留，而無需分割文件或在使用串流回應時遺失早期的對話輪次。

此無審查 API 是否支援串流回應？

是的，您可以在請求中將 stream 參數設為 true 來啟用串流。Token 使用資料出現在最後一個區塊，確保計費準確。這符合標準 OpenAI SDK 用於即時輸出的行為。

使用無審查聊天機器人 API 的成本是多少？

輸入 token 每百萬個成本為 $0.15，輸出 token 每百萬個成本為 $0.50。錯誤和拒絕回應不收取費用。信用額度永不過期，因此您僅為實際使用付費，無每月訂閱費或隱藏的額外費用。

我可以使用 OpenAI SDK 搭配此服務嗎？

是的。該 API 完全與 OpenAI 相容。您只需在客戶端設定中更新 base_url 和 API 金鑰即可。模型 ID 為 "uncensored"。所有標準參數（如 temperature 和 top_p）都能完全符合 OpenAI 的文件說明。

您接受哪些付款方式？

僅限加密貨幣：TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC，任何整數金額從 $20 到 $500。從 $50 起享有額外餘額獎勵。

每個 API 金鑰的請求限制為何？

您每分鐘可獲得 300 次請求，並支援 8 個同時請求。請求主體上限為 8 MB。每個帳戶一個有效金鑰可確保清晰的用量追蹤。若您產生新的金鑰，舊金鑰將被取代。

獲取 your 金鑰 in one 步驟

註冊、取得你的金鑰，更新基礎 URL。這涵蓋了整個設定。

使用試用信用額度嘗試

Ollama 金鑰： 無審查 API 替代方案